Классическое нормальное распределение

Нормальное распределение или распределение Гаусса является наиболее универсальным, удобным и широко применяемым.

Часто предполагается, что наработка до отказа подчинена нормальному распределению (нормально распределена) и плотность распределения отказов (ПРО) описывается выражением:

где T₀ и S – параметры распределения, соответственно, МО и СКО, значения которых могут быть определены по результатам испытаний. Т.е. ₀, = S²- оценки средней наработки и дисперсии.

Графики изменения показателей безотказности при нормальном распределении приведены на рис. 6.1.

Смысловое значение параметров Т₀ и S нормального распределения следует из графика f(t). Очевидно, что Т₀ является центром симметрии распределения, поскольку при изменении знака разности (t - T₀) выражение (6.1) не меняется, но функция f(t) (ПРО) из возрастающей превращается в убывающую и при t = Т₀ достигает своего максимума.

Рис. 6.1

При сдвиге Т₀ влево/вправо по оси абсцисс, кривая f(t) смещается в ту же сторону, не изменяя своей формы. Таким образом, Т₀ является центром рассеивания случайной величины t, т. е. математическим ожиданием (МО).

Параметр S характеризует форму кривой f(t), т. е. рассеивание (разброс) случайной величины t относительно МО. Кривая ПРО f(t) тем выше и острее, чем меньше S.

Изменение графиков P(t) и (t) при различных СКО наработок (S₁ < S₂ < S₃) и Т₀ = const приведено на рис. 6.2.

Используя полученные ранее (разделы 3, 4) соотношения между показателями надежности, можно записать выражения для P(t); Q(t) и (t) по известному выражению (6.1) для f(t). Однако, в этом случае получаются громоздкие интегральные выражения, поэтому для практических расчетов показателей надежности вычисление интегралов заменяется использованием унифицированных таблиц. С этой целью переходят от случайной величины t к другой случайной величине

распределенной нормально с параметрами, соответственно, МО и СКО M{X} = 0 и S{X} = 1 и плотностью распределения

Рис. 6.2

Выражение (6.3) описывает плотность так называемого нормированного нормального распределения (рис. 6.3).

Рис. 3

Функция распределения случайной величины X запишется

а из симметрии кривой f(x) относительно МО M{X} = 0, следует, что f(-x) = f(x), откуда F(-x) = 1 - F(x).

В справочной литературе приведены расчетные значения функций f(x) и F(x) для различных x = (t - Т₀)/S.

Показатели безотказности объекта через табличные значения f(x) и F(x) определяются по выражениям:

В практических расчетах часто вместо функции F(x) пользуются функцией Лапласа, представляющей распределение положительных значений случайной величины X в виде:

Очевидно, что F(x) связана с (x) следующим образом:

Как и всякая функция распределения, функция (x) обладает свойствами:

(x)(- ) = -0,5; (x)() = 0,5; (x)(-x) = - (x) .

В литературе могут встретиться и другие выражения для (x), поэтому, какой записью (x) пользоваться – это дело вкуса.

Показатели надежности объекта можно определить через (x), используя выражения (6.5) - (6.8) и (6.10):

Чаще всего при оценке надежности объекта приходится решать прямую задачу – при заданных параметрах Т₀ и S нормально распределенной наработки до отказа определяется тот или иной показатель безотказности (например, ВБР) к интересующему значению наработки t.

Но в ходе проектных работ приходится решать и обратную задачу – определение наработки, требуемой по техническому заданию, ВБР объекта.

Для решения подобных задач используют квантили нормированного нормального распределения.

Квантиль – значение случайной величины, соответствующее заданной вероятности.

Обозначим: t_p– значение наработки, соответствующее ВБР P;

x_p – значение случайной величины X, соответствующее вероятности P.

Тогда

при x = x_p; t = t_p, получаем t_p= Т₀ + x_p S.

t_p, x_p – ненормированные и нормированные квантили нормального распределения, соответствующие вероятности P.

Значения квантилей x_p приводятся в справочной литературе для P 0,5.

При заданной вероятности P < 0,5 используется соотношение

x_p = - x_1-p .

Например, при P = 0,3

x_0,3 = - x_{1- 0,3} = - x_{0, 7}

Вероятность попадания случайной величины наработки T в заданный интервал [t1, t₂] наработки определяется:

где x₁ = (t₁ - Т₀)/S , x₂ = (t₂ - Т₀)/S .

Отметим, что наработка до отказа всегда положительна, а кривая ПРО f(t), в общем случае, начинается от t = - и распространяется до t = .

Это не является существенным недостатком, если Т₀ >> S, поскольку по (6.14) нетрудно подсчитать, что вероятность попадания случайной величины T в интервал P{Т₀ - 3S < T < Т₀ + 3S} 1,0 с точностью до 1%. А это означает, что все возможные значения (с погрешностью не выше 1%) нормально распределенной случайной величины с соотношением характеристик Т₀ > 3S, находятся на участке Т₀ ± 3S.

При большем разбросе значений случайной величины T область возможных значений ограничивается слева (0, ) и используется усеченное нормальное распределение.